断轴有哪些替代方法？

通常，用户很想打破轴值以在同一张图上呈现不同数量级的数据（请参阅此处）。尽管这可能很方便，但它并不总是显示数据的首选方式（充其量可能会引起误解）。有几种显示数个数量级不同的数据的替代方法？

我可以想到两种方式，对数转换数据或使用晶格图。还有哪些其他选择？

我非常警惕在条形图上使用对数轴。问题在于您必须选择轴的起点，而这几乎总是任意的。您可以选择仅通过更改轴上的最小值来使两个钢筋的高度完全不同，或者几乎相同。这三个图形都绘制相同的数据：

不连续轴的一种替代方法（目前还没有人提及）是简单地显示一个值表。在许多情况下，表格比图形更易于理解。

一些其他想法：

（1）您不必将自己局限于对数变换。例如，在此站点上搜索“数据转换”标签。一些数据非常适合某些转换，例如根或logit。（为非技术人员发布图形时，通常应避免这种转换，甚至是日志记录。另一方面，它们可以是查看数据模式的出色工具。）

（2）您可以借用一种标准的制图技术，在图表内部或旁边插入图表的详细信息。具体来说，您可以将极端值自己绘制在一个图表上，而将所有（或其余）数据绘制在另一个轴范围更有限的图表上，然后以图形方式排列两个图表以及关系的指示（可视和/或书面）它们之间。想想美国的地图，其中阿拉斯加和夏威夷的比例不同。（这不适用于所有类型的图表，但可能对插图中的条形图有效。）[我看这与mbq的最新答案类似。]

（3）您可以在不间断轴上并排显示断面图和相同的图。

（4）在您的条形图示例中，选择合适的（可能是拉伸得很长的）垂直轴并提供一个平移实用程序。[比起真正有用的技术恕我直言，这更多的是技巧，但在某些特殊情况下可能有用。]

（5）选择其他模式以显示数据。例如，可以选择使用符号区域表示值的图表，而不是使用长度来表示值的条形图。[显然这里涉及折衷。]

您对技术的选择可能取决于情节的目的：例如，为数据探索而创建的情节通常不同于普通受众的情节。

也许可以将其归类为晶格，但我会尝试；在一个面板中绘制所有缩放到最高比例的条形图，然后在另一面板上显示缩放比例的条形图。如果发生散点图，我曾经使用过这种技术，结果非常不错。

我将对数轴问题与条形图问题分开了。

对数轴恕我直言最适合以倍数出现或发生的事情（...用...处理时增加20倍）。
在这种情况下，1 =10⁰是自然起源。实际上，有一个完整的物理/化学值范围是对数的，例如pH或吸光度$A = lg I_0 - lg I$，并且具有“自然”起源。对于A，那将是$I_0$。对于水溶液的pH值，例如7。

如果没有明智且固定的起点充当控件（基线，空白），则条形图永远不会明智。但这与对数轴没有任何关系。
我对条形图的唯一常规用法是直方图。但是我可以想象它们很好地证明了与原产地的差异（您还可以立即看到差异是正的还是负的）。因为条形图表示一个区域，所以我倾向于将条形图视为曲线下面积的非常离散的版本。也就是说，x轴应具有度量含义（时间可能会这样，但城市可能不会这样）。

如果我发现自己想知道将“自然”原点设为0的东西的原木用于记录，我会退后一步，对正在发生的事情进行一些思考。通常，此类问题仅表示日志不是明智的转换。

现在，带有对数轴的条形图将强调以倍数出现的增加或减少。我现在可以想到的明智的例子都与利息价值具有线性关系。但是也许其他人找到了一个很好的例子。

因此，我认为就手头数据的意义而言，数据转换应该是明智的。上面提到的理化单位I就是这种情况（A与浓度成正比，pH值与pH计中的电压呈线性关系）。实际上，在很多情况下，日志单元会获得一个新名称，并以线性方式使用。

最后但并非最不重要的一点是，我来自振动光谱学，经常使用断轴。而且我认为这种用法是轴断裂不构成欺骗的少数示例之一。但是，我们没有数量级的变化。我们仅有x范围的30％至40％的 无效区域：这是一个示例： 对于此示例，1800-2800 / cm之间的部分不能包含任何有用的信息。
因此，取消了无效的光谱范围（这也表明我们实际用于化学计量学建模的光谱范围）：

但是，为了解释数据，我们需要精确读取x位置。但是通常我们不需要跨越不同范围的倍数（即存在这种关系，但是大多数连接都更复杂。例如：信号为3050 / cm，因此我们具有不饱和或芳香物质。但是在1000 / cm处没有强信号，因此没有单，间或1,3,5-取代的芳环...）
因此，最好以更大的比例来描绘x（实际上，我们经常使用毫米片状的指南或标记确切的位置）。因此，我们断开了轴，并获得了更大的x缩放比例：

实际上，它非常类似于刻面：
但是断断续续 的轴IMHO强调两个部分中x轴的比例是相同的。即，绘制区域内的间隔是相同的。

为了强调小强度（y轴），我们使用放大插图：

[ ...有关详情，请参阅放大（×20）νCH在蓝色区域.... ]

当然，通过链接图中的示例也可以做到这一点。

当我查看出色的答案和评论时，提到但未明确描述的两个想法是，您正在使用条形图“与标签不一致”和标准化/无量纲的数据。

地块类型：

星形/蜘蛛/雷达样式的图表（链接）（链接）通常非常适合沿多个坐标比较多个不同的事物。有很多非常有用的图表在商务演示中很少见，这很可能是因为领导者更喜欢使用结论来制定决策，而不是使用信息来获得理解，然后使用理解来做出决策。在业务中，有时很难建立共识，因此仅结果优先的方法可以在共识优先，决策后的环境中获得更高的收益。这通知了条形/柱形图的受欢迎程度。请考虑其他有助于理解的图形类型的示例（链接）。

转型：

如果将制图的值除以“特征”值，则可以转换缩放比例以提高可读性而不会丢失信息。流体动力学家更喜欢无量纲数字，因为它们具有预测效用和应用弹性。他们将诸如白金汉Pi定理之类的东西视为候选无量纲形式的源（链接）。流行且有用的无量纲数包括雷诺数，马赫数，比奥数，Grashof数，Pi，罗利数，斯托克斯数和舍伍德数。（链接） 您不必是物理学家就可以爱无量纲的数字，因为它们在非物理应用中很有用。诸如密度，同质性，圆形度和共面性之类的度量可以定义图像，像素场或多元概率分布。不要只是考虑对数或与已知值的相对距离，还可以考虑将数字取反，取其平方根。

祝你好运。请让我们知道结果如何。

当整个图上有明显的断点并标出纵坐标以使间隙明显时，折断轴解决方案最有效。这样做的优点是在两组值之间保留了小数位数。不同比例的面板图可能无法传达低组和高组内的相对变化。我确实喜欢放大图的想法，我为散点图编写了此图，但没有想到将其用于条形图。